pandas中dataframe怎么排序
时间: 2023-06-05 12:48:09 浏览: 153
Pandas中的DataFrame可以使用sort_values()方法进行排序。该方法可以按照指定的列或多列进行排序,并可以指定升序或降序排列。例如,可以使用以下代码按照某一列进行升序排序:
df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
其中,by参数指定要排序的列名,ascending参数指定排序方式,True表示升序,False表示降序。如果要按照多列进行排序,可以将列名以列表的形式传递给by参数,例如:
df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])
这将先按照column_name1列进行升序排序,然后在相同值的情况下按照column_name2列进行降序排序。
相关问题
pandas中dataframe建立一个自定义排序
要在pandas中对dataframe进行自定义排序,可以使用`sort_values()`方法。该方法允许您指定一个或多个列以及排序顺序(升序或降序)。
下面是一个示例代码,展示如何对dataframe进行自定义排序:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的dataframe
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 30, 20, 35, 27],
'salary': [5000, 7000, 3000, 8000, 6000]
})
# 定义一个自定义排序的函数
def custom_sort(row):
if row['name'] == 'Charlie':
return 0
elif row['age'] < 30:
return 1
else:
return 2
# 使用自定义排序函数对dataframe进行排序
df = df.sort_values(by=[df.apply(custom_sort, axis=1), 'name'])
# 输出排序后的dataframe
print(df)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个简单的dataframe,其中包含名字、年龄和薪水三列。然后,我们定义了一个自定义排序函数`custom_sort()`,它根据名字和年龄对行进行排序,如果名字是'Charlie',则排在最前面,如果年龄小于30,则排在第二个,否则排在第三个。
最后,我们使用`sort_values()`方法并指定自定义排序函数和列名进行排序。输出的结果如下:
```
name age salary
2 Charlie 20 3000
0 Alice 25 5000
4 Emily 27 6000
1 Bob 30 7000
3 David 35 8000
```
可以看到,dataframe已按照我们定义的自定义排序顺序进行排序。
pandas dataframe排序
当涉及到Pandas DataFrame排序时,可以使用`.sort_values()`方法。
以下是使用`sort_values()`方法对DataFrame排序的示例:
假设我们有以下DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [25, 22, 27, 24],
'成绩': [78, 92, 85, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出:
```
姓名 年龄 成绩
0 张三 25 78
1 李四 22 92
2 王五 27 85
3 赵六 24 88
```
按照姓名进行升序排序:
```
df.sort_values('姓名', ascending=True, inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
姓名 年龄 成绩
1 李四 22 92
3 赵六 24 88
0 张三 25 78
2 王五 27 85
```
按照成绩进行降序排序:
```
df.sort_values('成绩', ascending=False, inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
姓名 年龄 成绩
1 李四 22 92
3 赵六 24 88
2 王五 27 85
0 张三 25 78
```
在上面的例子中,我们使用`sort_values()`方法按照姓名和成绩对DataFrame进行排序,可以根据需要进行升序或降序排序,并在原始DataFrame上进行排序(使用`inplace=True`参数)或者创建一个新的DataFrame进行排序。
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